企业官网建设流程全解析

给公司制作网站吗,重庆市工程建设招标投标交易信息网,苏州写信小程序开发公司,h5个人简历模板在最新的 LangChain Interrupt 峰会上#xff0c;AI Fund 创始人吴恩达与 LangChain 联合创始人 Harrison Chase 展开了一场对话。 作为 AI 教育和创业孵化的重要推动者#xff0c;吴恩达围绕 Agent 构建方法论、评估机制、语音与协议基础设施#xff0c;以及开发者与创业者…在最新的 LangChain Interrupt 峰会上AI Fund 创始人吴恩达与 LangChain 联合创始人 Harrison Chase 展开了一场对话。作为 AI 教育和创业孵化的重要推动者吴恩达围绕 Agent 构建方法论、评估机制、语音与协议基础设施以及开发者与创业者应具备的直觉判断力展开系统性阐述。他提出“agenticness” 应被理解为连续程度而非标签判断未来 AI 构建者的核心竞争力不在提示设计而在流程建模与执行速度。▍“agenticness” 是程度而非标签吴恩达回顾了一年多前与 Harrison 同台演讲的场景。那时他们正试图说服行业相信 Agent 是一个值得投入关注的方向。“那时候大家还不确定 Agent 是不是一个重要的东西。”他说。那之后随着 Agent 概念走红“agenticness” 这个词也迅速被市场营销人员广泛使用渐渐变得语义模糊。“这个词被滥用了大家开始用它指代各种系统但实际含义已经不明确了。”他指出当时很多人在争论“这个系统到底是不是 Agent”、“它是否真正具备自主性”但这类争论本身并没有太大价值。与其浪费时间在这些语义层面的问题上不如换一种方式思考。他提出“agenticness 是一个光谱”的概念不同系统具有不同程度的 agenticness从几乎无自主性到高度自主都是合理的存在只要系统具备一定程度的自主性都可以归入 agentic 系统的范畴。“如果你想构建一个具备一点点或者很多自主性的 agentic 系统那都是合理的。没必要去纠结它是否‘真正是 Agent’。”吴恩达说。这种包容性的定义有助于整个社区从语义纠缠中解放出来更高效地推进实际落地工作。他表示这种思路确实起到了积极作用让更多开发者从“是否为 Agent”的问题中抽身专注于系统是否能解决实际问题。▍Agent 建模经验严重不足当被问到当前构建者处于怎样的“agenticness 光谱”阶段时吴恩达表示他所在团队会使用 LangGraph 去处理一些较复杂的问题比如多步骤流程自动化。“但我也看到很多现实中的商业流程其实是线性的或者是线性中夹杂一些失败分支。”他说。他举例说明在一些业务中人类目前仍在重复完成一系列可预测的操作比如填写表格、在网页搜索信息、访问数据库确认是否涉及合规、判断是否可以销售某样物品。这类流程其实是“复制—粘贴—再搜索—再粘贴”的循环结构相对固定。这些流程本质上非常适合 agent 化处理但最大挑战是许多公司还不知道如何将其转化为 agentic 系统。“比如应该以什么样的粒度去拆分任务如果原型效果不佳该从哪个步骤优先改进这类知识在业界其实是非常稀缺的。”尽管有更复杂的 agentic 工作流存在比如多循环、多代理系统但吴恩达指出当前阶段构建者面临的主要问题仍集中在简单流程的建模与拆解上。“我们现在最缺的其实是让这些结构化流程自动化的‘中间技能’。”▍Agent 系统需要系统直觉快速且实用谈到构建 Agent 所需的关键技能时吴恩达表示系统管道的搭建能力是第一步。他指出在现实业务流程中往往涉及多个角色合规、法务、人力资源等。每个角色都执行特定任务Agent 系统需要模拟这些角色的逻辑将流程顺利衔接。那么开发者该怎么做是用 LangGraph还是 MCP Host是否需要模块化集成不同子任务这些都取决于任务本身。而很多团队在遇到系统出错时反而不知道问题在哪也不知道下一步该优化哪个部分。“我发现很多团队其实花太多时间依赖人工评估。每次系统调整之后就人工看输出是否正确。”吴恩达说。他认为评估机制的缺失是当前 Agent 构建过程中最大的“看不见的问题”。他主张快速搭建“哪怕很烂”的初级评估系统比如针对某一失败步骤写一个只覆盖 5 个输入示例的检测脚本用一个简单模型去判断系统是否回归。“它不需要完全替代人眼而是去承担那些重复性判断任务。”他认为最理想的状态是开发者能在几分钟到几小时内迅速基于 LangSmith 等工具做出决策。这种基于真实数据、真实失败路径的“触觉型直觉”才是系统构建中最宝贵的经验。“没有这种触觉你可能花几个月优化某个组件但有经验的人一眼就知道这个方向做不出来。”▍工具即积木认知覆盖决定效率高低吴恩达强调现在 AI 社区已经出现大量强大的工具但开发者间的工具认知差距非常大。他将其比喻为“彩色乐高积木”过去如果只有一种积木比如紫色积木那你能搭出来的东西非常有限。但现在我们有红色、蓝色、绿色、各种形状、大小的乐高你可以搭出几乎任何结构。这些乐高积木的存在比如 LangGraph、Retriever、RAG、Memory、Email Generator、Guardrail 机制等构成了构建 agentic 系统的技术库。而真正掌握这些工具的开发者能在系统失败时迅速重组结构而不是陷入冗长 debugging。“我写代码的时候也会混合用很多工具。我不需要是每个工具的专家但我知道它们能做什么能解决什么问题。”吴恩达说。他补充道在过去一两年中RAG检索增强生成的最佳实践也发生了变化。大模型的上下文窗口增大意味着许多过去对超参数的调节现在不那么紧迫。很多旧的直觉已经不再适用开发者必须不断更新自己的“工具知识图谱”否则就会严重落后。▍语音栈与 MCP 协议被低估了在讨论哪些关键领域仍被忽视时吴恩达直言语音技术栈与 MCP 协议是最值得关注的方向。他认为语音应用的价值远未被开发出来。“用户写提示词其实是很高门槛的。长文本需要组织语言、反复修改这会让人不愿意开口。”但语音是时间向前推进的过程用户说出来就可以继续下去哪怕说错了也能反悔互动过程更加自然。他说在与 Reald Avatar 合作构建的虚拟分身中一开始系统响应时间为 59 秒用户体验非常糟糕。后来他们加入了“预响应机制”即大模型会先说出“让我想想”、“这个问题挺有趣”等缓冲语句填补这几秒的空白大幅提升了体验。他们还发现给语音系统加上“呼叫中心背景音”也会缓解等待感。这种小技巧虽然简单却是构建语音系统时非常重要的工程方法论。“语音 Agent 的运行逻辑和文本 Agent 是完全不同的。”同时他也强调 MCP 协议在未来多模型系统中的价值。当前企业在构建 Agent 时常常需要连接多个数据源、API、服务接口如果每一对都要手写适配器维护成本极高。“MCP 是一次真正意义上的接口标准化尝试。”吴恩达表示。他指出目前 MCP 服务端实现仍不稳定很多认证机制不完善、Token 管理不一致但整体方向是正确的。未来 MCP 应该发展出分层式资源发现机制不再是列出一大堆平铺的 API而是让 Agent 能结构化地发现调用路径。他总结道我们正在迈向一个“n 个 Agent 对接 m 个数据源”的世界MCP 的存在让它从 n×m 的维护成本变成 nm 的接口管理这是一次计算复杂度的飞跃。▍胜负手取决于技术理解和执行速度在对谈最后吴恩达谈到 AI Fund 的工作。他表示AI Fund 并不做外部投资而是共同创办公司。他们在筛选合作对象时最看重两点一是“技术理解力”。他说现在很多人讲市场、讲定位、讲 go-to-market 策略这些当然重要但都是可以短期内补课的。而对技术的理解、对系统的建构直觉是长时间积累的稀缺能力。二是“执行速度”。吴恩达表示他见过一些团队在 2 周内完成其他团队 3 个月才能做完的事情。而这类速度几乎是成败的分水岭。“很多团队从来没见过‘一个优秀团队到底能有多快’。”他说。他最后说无论是否是程序员未来最重要的技能就是“能精确表达你想让计算机做什么”。他说“哪怕你是 CFO、法律顾问、前台如果你能写一点 Python哪怕很基础也能极大提升你和 AI 合作的能力。”如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】